線性回歸就是對於現有資料擬合乙個線性關係函式
y =x
1∗w1
+x2∗
w2+b
y=x_*w_+x_*w_+b
y=x1∗
w1+
x2∗
w2+
b邏輯回歸就是對於輸出輸出起對應類別的概率
其中輸出層涉及softmax函式，來歸一化輸出值在0-1區間
除了輸入和輸出層還包含多個隱藏層，每個層的輸出要經過乙個啟用函式
讀入文字
分詞建立字典，將每個詞對映到乙個唯一的索引（index）
將文字從詞的序列轉換為索引的序列，方便輸入模型
spacy:
import spacy
text =
"mr. chen doesn't agree with my suggestion."
nlp = spacy.load(
'en_core_web_sm'
)doc = nlp(text)
print
([token.text for token in doc]
)
output:
['mr.', 'chen', 'does', "n't", 'agree', 'with', 'my', 'suggestion', '.']
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk import data
'/home/kesci/input/nltk_data3784/nltk_data'
)print
(word_tokenize(text)
)
output:
['mr.', 'chen', 'does', "n't", 'agree', 'with', 'my', 'suggestion', '.']
w2,…
,w
tw_,w_,…,w_
w1,w2
,…,
wt，語言模型的目標就是評估該序列是否合理，即計算該序列的概率
利用n元模型（基於n-1馬爾科夫鏈）估算概率
為了獲取訓練的小批量樣本和標籤，可分為隨即取樣和相鄰取樣
我知道結構，**還沒看懂，下次補上
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